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Worksheets04 - Processamento de Linguagem Natural - NLP
Total questions: 21
Worksheet time: 11mins
Name
Class
Date
1.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? Você pode usar o serviço de Fala para transcrever uma chamada para texto.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
2.
Você precisa criar um aplicativo que leia as instruções da receita em voz alta para dar suporte aos usuários com visão reduzida. Qual serviço de versão você deve usar?
a)
Análise de Texto
b)
Fala
c)
Tradutor
d)
Compreensão da linguagem (LUIS)
3.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? Identificar logotipos de marcas em uma imagem é um exemplo de processamento de linguagem natural.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
4.
Você precisa disponibilizar os comunicados de imprensa escritos de sua empresa em vários idiomas. Qual serviço você deve usar?
a)
Tradutor
b)
Fala
c)
Análise de Texto
d)
Compreensão da linguagem (LUIS)
5.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? Você pode usar o serviço de Fala para traduzir o áudio de uma chamada para um idioma diferente.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
6.
Você usa o processamento de linguagem natural para processar texto de uma notícia da Microsoft. Você recebe a saída mostrada na exposição a seguir. Que tipo de processamento de linguagem natural foi realizado?
a)
reconhecimento de entidade
b)
análise de sentimentos
c)
extração de frase-chave
d)
tradução
7.
Escolha a opção correta para completar a fraseO processamento de linguagem natural pode ser usado para ___________________
a)
classificar mensagens de e-mail como relacionadas ao trabalho ou pessoais.
b)
prever quais visitantes do site farão uma transação.
c)
prever o número de aluguéis de carros futuros
d)
interromper um processo em uma fábrica quando temperaturas extremamente altas são registradas.
8.
Em quais dois cenários você pode usar uma solução de síntese de fala?
a)
uma voz automatizada que lê de volta um número de cartão de crédito inserido em um telefone usando um teclado numérico
b)
um personagem de IA em um jogo de computador que fala audivelmente com um jogador
c)
gerar legendas ao vivo para uma transmissão de notícias
d)
extrair frases-chave da gravação de áudio de uma reunião
9.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? Monitorar revisões de serviços online para profanidades é um exemplo de processamento de linguagem natural.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
10.
Qual das alternativas é verdadeira
a)
A previsão de preços de imóveis com base em dados históricos é um exemplo de detecção de anomalias.
b)
Prever se um paciente desenvolverá diabetes com base no histórico médico do paciente é um exemplo de detecção de anomalias.
c)
Identificar entradas suspeitas procurando desvios dos padrões usuais é um exemplo de detecção de anomalias.
11.
Você está desenvolvendo uma solução que usa o serviço Text Analytics. Você precisa identificar os principais pontos de discussão em uma coleção de documentos. Que tipo de processamento de linguagem natural você deve usar?
a)
reconhecimento de entidade
b)
análise de sentimentos
c)
extração de frase-chave
d)
detecção de idioma
12.
Corresponda os tipos de cargas de trabalho de processamento de linguagens naturais aos cenários apropriados. Para responder, arraste o tipo de carga de trabalho apropriado da coluna à esquerda para seu cenário à direita. Cada tipo de carga de trabalho pode ser usado uma vez.
a)
1A, 2B, 3C
b)
1C, 2B, 3A
c)
1C, 2A 3B
d)
1A 2C 3B
13.
Em quais dois cenários você pode usar o reconhecimento de fala?
a)
um sistema no carro que lê mensagens de texto em voz alta
b)
criação de um sistema de endereço público automatizado para uma estação de trem
c)
fornecer legendas para vídeos gravados ou ao vivo
d)
criar uma transcrição de um telefonema ou reunião
14.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? O serviço Text Analytics pode identificar em qual idioma o texto é escrito.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
15.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? Você pode usar o serviço de análise de texto para extrair entidades-chave de uma transcrição de chamada.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
16.
Você está desenvolvendo uma solução de processamento de linguagem natural no Azure. A solução analisará as avaliações dos clientes e determinará o quão positiva ou negativa cada avaliação é. Este é um exemplo de qual tipo de carga de trabalho de processamento de linguagem natural?
a)
detecção de idioma
b)
extração de frase-chave
c)
análise de sentimentos
d)
reconhecimento de entidade
17.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? O serviço Text Analytics pode detectar assinaturas manuscritas em um documento.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
18.
A afirmação a seguir é verdadeira ou falso? O serviço Text Analytics pode identificar empresas e organizações mencionadas em um documento.
a)
Verdadeiro
b)
Falso
19.
Em qual cenário você deve usar a extração de frase-chave?
a)
seja identificar se as avaliações de um restaurante são positivas ou negativas
b)
identificar quais documentos fornecem informações sobre os mesmos tópicos
c)
gerar legendas para um vídeo com base na faixa de áudio
d)
traduzindo um conjunto de documentos do inglês para o alemão
20.
Escolha a opção correta para completar a frase: Durante a apresentação em uma conferência, sua sessão é transcrita em legendas para o público. Este é um exemplo de___________________
a)
análise de sentimentos.
b)
síntese de fala.
c)
reconhecimento de fala.
d)
tradução.
21.
Você planeja aplicar os recursos da API Text Analytics a um sistema de tíquetes de suporte técnico. Corresponda os recursos da API Text Analytics aos cenários de processamento de linguagem natural apropriados.
a)
1B, 2C, 3A
b)
1B, 2A, 3C
c)
1A, 2B, 3C
d)
1A, 2C, 3B
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